教學課程：開始使用ML

本文中的筆記本旨在讓您快速開始使用 Azure Databricks 上的機器學習服務。 您可以將 每個筆記本匯入 Azure Databricks 工作區，以執行這些筆記本 。

這些筆記本說明如何在機器學習生命週期中使用 Azure Databricks，包括數據載入和準備;模型定型、微調和推斷;和模型部署和管理。 它們也會示範適用於自動化超參數微調的 Hyperopt、用於模型開發的 MLflow 追蹤和自動記錄，以及模型管理的模型登錄等實用工具。

scikit-learn 筆記本

Notebook	需求	功能
機器學習教學課程	Databricks Runtime ML	Unity 目錄、分類模型、MLflow、使用 Hyperopt 和 MLflow 進行自動化超參數微調
端對端範例	Databricks Runtime ML	Unity 目錄、分類模型、MLflow、使用 Hyperopt 和 MLflow 自動超參數微調 XGBoost

Apache Spark MLlib Notebook

Notebook	需求	功能
使用 MLlib 進行機器學習	Databricks Runtime ML	羅吉斯回歸模型、Spark 管線、使用 MLlib API 的自動化超參數微調

深度學習筆記本

Notebook	需求	功能
使用 TensorFlow Keras 進行深度學習	Databricks Runtime ML	類神經網路模型、內嵌 TensorBoard、使用 Hyperopt 和 MLflow 進行自動參數微調、自動記錄、ModelRegistry